Özetle: Genel amaçlı mobil manipülasyon, yetenekli robot donanımı, ölçeklenebilir gösteri toplama, etkileyici tüm vücut kontrolü ve etkili politika öğreniminin bir kombinasyonunu gerektirir.
Özet
Genel amaçlı mobil manipülasyon, yetenekli robot donanımı, ölçeklenebilir gösteri toplama, etkileyici tüm vücut kontrolü ve etkili politika öğreniminin bir kombinasyonunu gerektirir. Ancak bu bileşenler genellikle bağımsız olarak geliştirilmekte ve tüm sistemin yeteneklerini sınırlayan uyumsuzluklar yaratmaktadır. Genel amaçlı mobil manipülasyonu öğrenmek için ortak tasarlanmış tam kapsamlı bir sistem olan Pixel'i sunuyoruz. Pixel, düşük maliyetli tekerlekli bir insansı ile insana hizalanmış kinematik ve uyumlu tutucular, çoklu teleoperasyon ve robotsuz insan veri toplama arayüzleri, birleşik bir tüm vücut denetleyicisi ve insan ve robot gösterileri boyunca ortak bir politika öğrenme hattını birleştirir. Hiyerarşik bir öğrenme yığını ayrıca dille koşullandırılmış görsel-motor kontrolünü ve uzun ufuklu görev yürütmeyi mümkün kılar. Sistemi donanım, veri toplama ve politika öğrenimi açısından değerlendiriyoruz ve el becerisi, aktif algı, navigasyon ve tüm vücut koordinasyonu gerektiren mobil manipülasyon davranışlarını gösteriyoruz. Pixel'in, robot donanımının, verilerinin, kontrolünün ve öğreniminin robot öğrenimi için birlikte nasıl tasarlanabileceğini incelemek için entegre ve genişletilebilir bir temel sağlayacağını umuyoruz. Daha fazla sonuç https://pixel-robot.com/pixel adresinde
Orijinal Özet (İngilizce)
General-purpose mobile manipulation requires a combination of capable robot hardware, scalable demonstration collection, expressive whole-body control, and effective policy learning. Yet these components are often developed independently, creating mismatches that limit the capabilities of the complete system. We present Pixel, a co-designed full-stack system for learning general-purpose mobile manipulation. Pixel combines a low-cost wheeled humanoid with human-aligned kinematics and compliant grippers, multiple teleoperation and robot-free human data-collection interfaces, a unified whole-body controller, and a common policy learning pipeline across human and robot demonstrations. A hierarchical learning stack further enables language-conditioned visuomotor control and long-horizon task execution. We evaluate the system across hardware, data collection, and policy learning, and demonstrate mobile-manipulation behaviors requiring dexterity, active perception, navigation, and whole-body coordination. We hope that Pixel provides an integrated and extensible foundation for studying how robot hardware, data, control, and learning can be designed together for robot learning. More results at https://pixel-robot.com/pixel
Kaynak: arXiv:2611.03648 · PDF
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!